「通常の畳み込み（Standard Convolution）を、『空間方向の処理』と『チャンネル方向の処理』の2つのステップに分解することで、計算量とパラメータ数を劇的に削減する手法」のことです。 仕組みの核心: 通常の畳み込みは、「空間的な特徴（縦×横）」と ...

・畳み込み層の基礎的な知識を理解する ・全結合層と畳み込み層の差異について、説明できる ・畳み込み層の役割について説明できる ・畳み込み層のパラメータ数について理解する ・畳み込み層が適用できるデータの特性について理解する 直訳すると ...

Abstract: In embedded systems with limited resources, deploying lightweight neural networks has become the key to achieving on-device intelligence. Depthwise Separable Convolution (DSC) reduces ...

Abstract: Previous studies on human activity recognition (HAR) using mmWave radar in IoT scenarios have relied on complex network architectures and heavy preprocessing, making them computationally ...

See https://arxiv.org/pdf/1704.04861.pdf for details. This module can replace a ConvModule with the conv block replaced by two conv block: depthwise conv block and ...

Abstract: Achieving a balance between lightweight design and high performance remains a significant challenge for speech enhancement (SE) tasks on resource-constrained devices. Existing ...